道路交通分析

该技术基于GPS，可实时判断城市道路交通状态。

使用双环网和链接队列模型进行交通安全分析。代码与研究论文“固定时间交通控制系统的安全性分析”配套。

本项目利用Matlab开发了一个多车道交通模拟器，基于Nagel-Schreckenberg模型。模拟器分为两条车道，每条车道含有100个单元，均匀分布预设数量的汽车。每辆汽车初始速度为每步3个单元，并根据多种因素进行速度调整：包括最大速度限制、相邻车辆距离及是否可切换车道等。程序模拟了道路尾部与起点相连的环形结构。

次要道路交通流量重要性评估方法：DFT Matlab 源代码 该方法基于交通流量估算次要道路的重要性，源自 Morley, DW 和 Gulliver, J. 发表在《环境污染》（2016）上的文章“改善次要道路上的交通流量和噪声暴露估计的方法”。其主要目标是改进居住区居民噪声暴露估计。由于主要道路交通流量数据较为完善，而次要道路的交通流量常被视为固定值，这导致噪声预测的准确性受到影响。 本方法利用网络路由（类似 SatNav 应用程序）确定道路网络中最常用的次要道路，并分配相应的重要性指数，从而将其与交通流量水平相关联。所有工具和数据均可获取。分析基于 OpenStreetMap 地理数据和英国运输部的交通流量数据。 操作步骤 假设您已设置 PostGIS 并能够导入数据和运行查询。以下步骤演示了如何生成路由重要性（适用于地理上定义明确且大小可控的数据集）。对于大型数据集（例如整个英国），需要将地理数据分成更易于管理的块，类似于贪婪算法。脚本本身提供了有关实际运行情况的信息。

提供了交通时空大数据分析、挖掘、可视化源码，助力理解和实践相关技术。

随着道路卡口数据的积累，数据挖掘在这一领域中扮演越来越重要的角色。

实现了用于查找有向图中强连通分量的Tarjan算法。在强连通分量中，每个节点可以到达其他所有节点。强连通分量是相互独立的集合，其中入度或出度为零，或者属于自环的节点自身形成强连通分量。算法接受邻接矩阵作为输入，为了最佳性能，矩阵应为稀疏矩阵。此外，算法还返回一个索引列表，指示每个节点的强连通分量成员资格。

这是一个毕业设计项目，包含经助教老师测试通过的课程设计和项目源码。系统运行稳定，欢迎下载交流。请下载后首先查阅README.md文件。

这是一个入门级大数据教学案例，专门分析车主在智能交通系统中的超速、闯红灯和其他违规行为。案例通过数据分析展示了如何利用技术监测和改善车主的驾驶行为。

针对出租车ＧＰＳ数据因数据量庞大和时空信息复杂而带来的分析难题，提出了一种基于出租车ＧＰＳ大数据的道路行车可视分析方法。通过使用OpenStreetMap生成开阔道路的地图背景，运用离散和连续两种编码方式来分析道路上的车流量、行车方向和速度。具体方法包括： 离散编码：通过箭头图的方式呈现道路行车方向，利用速度区间聚类算法来优化颜色布局，提高展示的清晰度。 连续编码：使用栈图对行车情况进行显示，并应用特征点提取算法，加速图表绘制。 以杭州市出租车ＧＰＳ数据为案例，采用云计算平台分布式存储数据，并使用MapReduce来加快数据查询与处理效率。通过以上可视编码方式的分析，结果表明该方法能够准确反映杭州市的道路交通状况。